qMAP启用了人类皮肤衰老的微解剖绘图

科学领域:

• 老年学是一门学科.
• 生物标志物 生物标志物
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 衰老是人类疾病的主要风险因素,需要识别干预措施和生物标志物的衰老特征.
• 当前的研究往往集中在分子或全身尺度上,忽视关键的组织 (meso-scale) 层面,阻碍了研究结果的翻译.
• 了解组织层面的变化对于全面了解衰老至关重要.

研究的目的:

• 建立组织图像分析工作流程,以定量描述与年龄相关的微观解剖变化.
• 在组织微解剖学尺度上识别和验证新的衰老生物标志物.
• 探索衰老中的分子和组织微解剖学之间的多层次关系.

主要方法:

• 开发了定量微解剖学表型 (qMAP),这是一个深度学习和机器视觉工作流程,用于全面的组织和细胞隔间标签.
• 优化了qMAP用于皮肤组织分析.
• 将qMAP应用于99名捐赠者 (年龄在14-92岁) 的队列,并提取了914个微解剖特征.

主要成果:

• 确定了914个微解剖特征的广泛范围,由10个核心过程表示,与皮肤组织的衰老密切相关.
• 证明皮肤微解剖特征可以预测时间年龄,平均绝对误差 (MAE) 为7.7年,与表观遗传钟相竞争.
• 显示了组织层面的结构变化和衰老之间的显著相关性.

结论:

• 组织层面的结构变化是衰老的强有力的指标,并代表了一类新的生物标志物.
• qMAP提供了一个可解释的特征集,用于定量分析与年龄相关的微解剖学变化.
• 这项研究强调了中尺度 (组织水平) 分析在衰老研究中的重要性,并强调了它对分子标记物的补充作用.